普罗米修斯 监控_完美的分布式监控系统——普罗米修斯
DevOps工程師或SRE工程師，可能都知道Prometheus普羅米修斯。Prometheus于2012年由SoundCloud創建，目前已經已發展為最熱門的分布式監控系統。Prometheus完全開源的，被很多云廠商(架構)內置，在這些廠商(架構)中，可以簡單部署Prometheus，用來監控整個云基礎架構設施。比如DigitalOcean或Docker都是普羅米修斯作為基礎監控。
希臘神話中，普羅米修斯是最具智慧的神明之一，是泰坦巨神后代，其名字意思為"先見之明"，那么以該名字命名的監控系統究竟怎么樣呢？今天蟲蟲給大家講講這個以神之名命名的監控系統。
普羅米修斯(Prometheus)介紹
Prometheus是一個時間序列數據庫。但是，它不僅僅是一個時間序列數據庫。
它涵蓋了可以綁定的整個生態系統工具集及其功能。
Prometheus主要用于對基礎設施的監控。包括服務器，數據庫，VPS，幾乎所有東西都可以通過Prometheus進行監控。Prometheus希望通過對Prometheus配置中定義的某些端點執行的HTTP調用來檢索度量標準。
例如，如果我們以localhost:3000的Web應用程序為例，你的應用程序將在特定URL(例如localhost:3000/metrics)中將指標公開為純文本。以該URL為起點，，在給定的有效期間隔期間，Prometheus將從該目標中提取數據。
工作原理？
如前所述，Prometheus由各種不同的組件組成。其監控指標可以從系統中提取到，可以通過不同的方式做到：
通過應用程序給定監控項，對給定的公開URL上Prometheus兼容的指標。Prometheus將其定義為目標并加入監控系統。
通過使用云廠商內置Prometheus程序，會定義好整個監控項和監控工具集擁。例如，可以 Linux機器監控模版(節點導出器)，數據庫的模版(SQL導出器或MongoDB導出器)，以及HTTP代理或者負載程序的模版(例如HAProxy導出器)等這些模版直接就可以加入監控并使用。
通過使用Pushgateway：應用程序或作業不會直接公開指標。某些應用程序要么沒有合適的監控模版(例如批處理作業)，對他們選擇不能直接通過應用程序公開這些指標。如果我們忽略您可能使用Pushgateway的極少數情況，Prometheus是一個基于主動請求pull的監控系統。
推方式和拉方式
Prometheus與其他時間序列數據庫之間存在明顯差異：Prometheus主動篩選目標，以便從中檢索指標。這與InfluxDB非常不同，InfluxDB是需要直接推送數據給它。
基于推和基于拉方式各有其優劣之處。Prometheus使用主動拉方式主要的基于以下考慮：
實現集中控制：如果Prometheus向其目標發起查詢，則整個配置在Prometheus服務器端完成，而不是在各個目標上完成。Prometheus決定取值，以及取值的的頻率。
使用基于推的系統，可能會導致向服務器發送過多數據的風險，這時會使其服務器崩潰。基于拉的系統能夠實現速率控制，具有多級過期配置的靈活性，因此可以針對不同目標實現多種速率。
存儲匯總的指標
Prometheus不是基于事件的系統，這與其他時間序列數據庫不同。Prometheus并非旨在及時捕獲單個和時間事件(例如服務中斷)，但它旨在收集有關的服務的預先匯總的指標。具體而言，它不會從Web服務發送404錯誤消息以及錯誤的消息的具體內容，而是對這些消息做處理、聚合過的指標。這與其他在收集"原始消息"的時間序列數據庫之間的基本差異
生態系統
Prometheus的主要功能仍然是時間序列數據庫。但是，在使用時間序列數據庫時，對它們實現了可視化、數據分析并通過自定義方式進行告警。
Prometheus生態系統有功能豐富工具集：
Alertmanager：Prometheus通過配置文件中定義的自定義規則將告警信息推送到Alertmanager。Alertmanager可以將其導出到多個端點，例如Pagerduty或Slack等。
數據可視化：與Grafana、Kibana等類似，可以直接在Web UI中可視化時間序列數據。輕松過濾查看了不通監控目標的信息。
服務發現：Prometheus可以動態發現監控目標，并根據需要自動廢棄目標。這在云架構中使用動態變更地址的容器時，尤為方便。
普羅米修斯技術原理和構成
關鍵值數據模型
在開始使用Prometheus工具之前，了解數據模型非常重要。Prometheus使用鍵值對。鍵描述了測量值時將實際測量值存儲為數字的值。
注意：Prometheus并不會存儲原始信息，如日志文本，它存儲的是隨時間匯總的指標。
一般來說鍵也就監控度量。比如CPU使用百分比或內存使用量等。但是，如果想要獲得有關指標的更多詳細信息，該怎么辦？比如服務器CPU有四個核心，我們要想給它們分別設置指標怎么做？對此，Prometheus有一個標簽的概念。標簽旨在通過向其添加其他字段來為指標提供更詳細信息。你不需要簡單地描述CPU速率，你可以指定位于某個IP的核心CPU的CPU速率。也能通過標簽過濾指標并準確檢索查找的內容。
度量類型
Prometheus的監控指標有四種基本的類型來描述：
計數器Counter
計數器可能是我們可以使用的最簡單的度量標準形式。就想它字面意思一樣，計數器是隨著時間的增長的計算元素。
比如，要計算服務器上的HTTP錯誤數或網站上的訪問次數，這時候就使用計數器。
計數器的值只能增加或重置為0。計數器特別適合計算某個時段上某個事件的發生次數，即指標隨時間演變的速率。
Gauges
Gauges用于處理可能隨時間減少的值。比如溫度本華，內存變化等。Gauge類型的值可以上升和下降，可以是正值或負值。
如果系統每5秒發送一次指標，Prometheus每15秒抓取一次目標，那么這期間可能會丟失一些指標。如果對這些指分析計算，則結果的準確性會越來越低。
而使用計數器，每個值都會被匯總計算。
直方圖Histogram
直方圖是一種更復雜的度量標準類型。它為我們的指標提供了額外信息，例如觀察值的總和及其數量，常用于跟蹤事件發生的規模。其值在具有可配置上限的存儲對象中聚合。使用直方圖可以用來：
計算平均值：因為它們表示值的總和除以記錄的值的數量。
計算值的小數測量：這是一個非常強大的工具，可以讓我們知道給定的集合中有多少值遵循給定的標準。在用于監控比例或建立質量指標時，這非常有用。
比如，為了監控性能指標，我們希望得到在有20%的服務器請求響應時間超過300毫秒發送警告。對于涉及比例的指標就可以考慮使用直方圖。
摘要Summary
摘要是對直方圖的擴展。除了提供觀察的總和和計數之外，它們還提供滑動窗口上的分位數度量。分位數是將概率密度劃分為相等概率范圍的方法。
對比直方圖：
直方圖隨時間匯總值，給出總和和計數函數，使得易于查看給定度量的變化趨勢。
而摘要則給出了滑動窗口上的分位數(即隨時間不斷變化)。
這對于獲得代表隨時間記錄的值的95％的值尤其方便。
實例計算
隨著分布式架構的不會發展完善和云解決方案的普及，現在的架構不再是孤零零幾臺配置很高的IBM小機就可以搞定一起的時代了。
分布式的服務器復制和分發成了日常架構的必備組件。我們舉一個經典的Web架構，該架構由2個HAProxy代理服務器，在3個后端Web服務器。在該實例中，我們要監視Web服務器返回的HTTP錯誤的數量。
使用Prometheus語言，單個Web服務器單元稱為實例。該任務是計算所有實例的HTTP錯誤數量。
PromQL
如果使用過基于InfluxDB的數據庫，你可能會熟悉InfluxQL。或者使用TimescaleDB過的SQL語句。Prometheus也內置了自己的SQL查詢語言，用于便捷和熟悉的方式從Prometheus查詢和檢索數據，這個內置的語言就是PromQL。
我們前面說過，Prometheus數據是用鍵值對表示的。PromQL也用相同的語法查詢和返回結果集。
使用Prometheus和PromQL，會處理兩種向量：
即時向量：表示在最近時間戳中跟蹤的指標。
時間范圍向量：用于查看度量隨時間的演變，可以使用自定義時間范圍查詢Prometheus。結果是一個向量聚合所選期間記錄的值。
PromQL API公開了一組方便查詢數據操作的函數。用它可以實現排序，數學函計算(如導數或指數函數)，統計預測計算(如Holt Winters函數)等。
Instrumentation儀表化
儀表化是Prometheus的一個重要組成部分。在從應用程序檢索數據之前，必須要儀表化它們。Prometheus術語中的儀表化表示將客戶端類庫添加到應用程序，以便它們向Prometheus吐出指標。可以對大多數主流的編程語言(比如Python，Java，Ruby，Go甚至Node或C#應用程序)進行儀表化。
在儀表化操作時，需要創建內存對象(如儀表或計數器)，可以在運行中增加或減少。然后選擇指標公開的位置。Prometheus將從該位置獲取并存儲到時間序列數據庫。
Exporters模版
對于自定義應用程序，儀表化非常方便，它允許自定義公開的指標以及其隨時間的變化方式。
對于一些廣泛使用的應用程序，服務器或數據庫，Prometheus提供專門的應用模版，可以使用它們來監控目標。
這些模版很多都用Docker鏡像，可以輕松配置以監控目標。他們會預設常用的的指標和面板，可以幾分鐘內就完成監控配置。
常見的Exporters模版有：
數據庫模版：用于MongoDB數據庫，SQL服務器和MySQL服務器的配置。
HTTP模版：用于HAProxy，Apache或NGINX等web服務器和代理的配置。
Unix模版：用來使用構建的節點導出程序監視系統性能，可以實現完整的系統指標的監控。
告警
在處理時間序列數據庫時，我們希望對數據進行處理，并對結果給出反饋，而這部分工作有告警來實現。
告警在Grafana中非常常見，Prometheus也通過Alertmanager實現完成的告警系統。Alertmanager是一個獨立的工具，可以綁定到Prometheus并運行自定義Alertmanager。告警通過配置文件定義，定義有一組指標定義規則組成，如果數據命中這些規則，則會觸發告警并將其發送到預定義的目標。與Grafana類似，Prometheus的告警，可以通過email，Slack webhooks，PagerDuty和自定義HTTP目標等。
普羅米修斯用例
我們最后再說下Prometheus的用例，可以使用該系統的各行各業。
DevOps
隨著為系統，數據庫和服務器構建，Prometheus的主要目標顯然是針對DevOps行業。在該領域有很多的供應商和眾多的解決方案。Prometheus無疑是一個理想的方案。在云基礎架構下Prometheus的實例啟動并運行的非常簡便，還可以根據需要靈活的裝配所需的部件。這它成為器和分布式體系結構的嚴重依賴容的工具棧的理想解決方案。在實例的創建速度與銷毀速度一樣快的容器的世界中，服務發現是每個DevOps棧必須要具備的。
醫療保健
時下監控解決方案不僅適用于IT專業人員。它們還用于支持大型行業，為醫療保健行業提供彈性和可擴展的架構。隨著需求的增長越來越多，部署的IT架構必須滿足這種需求。如果沒有可靠的方法來監控整個基礎架構，可能會面臨服務大量中斷的風險，而Prometheus可以為其保駕護航。opensource網站上提供了很這樣的實例。
金融服務業
InfoQ會議中有了討論了將Prometheus用于金融機構方案。Jamie Christian和Alan Strader介紹了他們如何使用Prometheus監控Northern Trust的基礎設施。
總結
本文我們講了分布式監控系統Prometheus的介紹，原理和用例，希望我們能熟悉這個工具，并在以后的架構和實踐中使用它解決系統和應用監控的問題。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的普罗米修斯 监控_完美的分布式监控系统——普罗米修斯的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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